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M.-L. Di Fabio et al. L’influence de la gestuelle sur la charge cognitive en contexte d’apprentissage des mathématiques tout intérêt à valider leurs applications notamment à l’aide d’indicateurs liés à la charge cognitive générée durant l’utilisation de leur produit. Ces professionnels sont à même d’influer sur la charge cognitive induite par le produit en offrant aux utilisateurs des activités d’une difficulté alignée sur leur niveau de développement, et ce, dans une interface ergonomique, facile d’utilisation (Clark et Mayer, 2016). Évidemment, l’apprentissage et la résolution d’activités d’apprentissage impliquent des défis et des difficultés, donc des moments où la charge cognitive induite est élevée. Cependant, l’observation de la gestuelle des utilisateurs, notamment des enfants, permettra d’évaluer où sont les difficultés rencontrées et si, globalement, une application est adaptée. Deuxièmement, les résultats suggèrent que les gestes de pointer et de dénombrer diminuent la variation de charge cognitive. Ainsi, il serait intéressant d’introduire une telle gestuelle dans les tutoriels des applications (p. ex. des vidéos expliquant l’énoncé ou présentant la solution aux exercices à l’aide de gestes) afin que les apprenants puissent modéliser les concepts autrement que de manière visuelle (textuelle) ou auditive ou simplement adopter ces gestes par imitation suite à l’utilisation du tutoriel. L’intégration de la gestuelle dans les tutoriels favoriserait l’expérience d’apprentissage, et pourrait, a fortiori, avoir un impact sur un grand nombre d’utilisateurs. Les tutoriels (ou toute autre aide disponible pour l’apprenant : lecture sonore de la question, utilisation de codes de couleurs, vidéo, etc.) sont techniquement vecteurs de diminution de la charge cognitive du jeune utilisateur. Il y aurait donc une opportunité de les améliorer en y introduisant la gestuelle. À ce sujet, Shipman et al. (2005) soulignent que les tutoriels sont généralement jugés comme étant trop longs et répétitifs par les étudiants (la présentation de l’information étant trop textuelle, faisant en sorte que la progression à l’aide du tutoriel est ennuyante ou ardue par moments). Finalement, le lien entre la gestuelle et la charge cognitive et les possibilités récentes de détection des gestes par la technologie devraient permettre aux développeurs d’applications éducatives d’intégrer la reconnaissance de la gestuelle au sein de leur application. Tel que mentionné, une dissonance entre la gestuelle d’un enfant et son explication (à voix haute) révèle un état transitionnel d’apprentissage qui laisse présager une bonne assimilation du concept (Goldin-Meadow, 2005). L’enfant est alors plus réceptif aux explications. Un tel système de suivi du comportement de l’enfant dans un contexte d’apprentissage numérique peut être mis en lien avec des idées nouvelles appartenant aux IHM (interactions humain-machine) : les concepts de « natural user interfaces », « motion gaming » ou « spatial tracking » (p. ex. Liu, 2010). Grâce aux initiatives de l’industrie du jeu vidéo, il est désormais possible de suivre les mouvements des utilisateurs sans que ceux-ci ne touchent l’interface numérique, par exemple la Kinect pour la console Xbox, PlayStation Move ou Wii Remote. Plus récemment, et plus adapté à notre contexte d’étude, le « leap motion » (leapmotion.com) constitue la nouvelle génération de capteurs de mouvements 3D. Ce logiciel permet de reconnaître la forme de la main et de distinguer le mouvement de chacun des dix doigts au moyen d’un boîtier de taille réduite, peu intrusif, branché à la tablette. Les concepteurs et professionnels des technologies de l’information pourraient alors développer un produit se servant de cette technologie pour trianguler données comportementales, sonores (explications à voix haute) et résolution d’exercices, afin de développer un nouveau courant de recherches futures : celui de l’apprentissage à l’aide du mouvement, le « motion learning ». 5.3 Limites de la recherche et avenues futures Notre étude comporte certaines limites. En effet, même si notre échantillon comporte 18 participants et correspond, de ce fait, au nombre moyen de participants pour une étude en neurosciences (Lieberman, Berkman et Wager, 2009), celui-ci induit cependant un risque au niveau de la validité externe. De futures études permettront de valider la représentativité des résultats. De plus, même si notre codification de la gestuelle se base sur des études antérieures traitant de gestes spécifiques (Hu et al., 2015; Liszkowski et al., 2012), l’élaboration d’un guide de codification des mouvements de l’enfant, plus spécifiquement dans un contexte d’apprentissage numérique, pourrait être pertinente pour les recherches futures. En effet, la définition des gestes et de certaines variables (p. ex. interruption, fin du décompte) peut être ambiguë. Ce propos est appuyé par Reynolds et Reeve (2001) qui mentionnent dans leur étude portant sur l’apprentissage des mathématiques que la description et la classification granulaires des gestes permettraient une meilleure compréhension des relations entre la parole et la gestuelle. Enfin, certains concepts pourraient être intégrés à notre modèle, et constitueraient d’intéressantes pistes de recherche. À titre d’exemple, on pourrait s’attarder à la rétroaction reçue instantanément après chaque réponse et à son impact sur la motivation, sur la performance et sur la charge cognitive de l’apprenant. En effet, l’étude conduite par Wallace et Baumeister (2002) traite de l’effet d’une rétroaction positive vs. négative sur le contrôle de soi (« selfcontrol »). Cette rétroaction négative influence également l’ego du répondant. Le phénomène d’« ego depletion » est notamment abordé par Baumeister et al. (1998), Inzlicht et Schmeichel (2012) et Schmeichel et al. (2015) et est étroitement lié à la performance de l’enfant, puisqu’une diminution du contrôle/estime de soi dégrade la performance future de l’apprenant. Ces concepts gravitent autour de nos variables et pourraient enrichir notre modèle. NEUROÉDUCATION 2018 | Volume 5 | Numéro 1 21
M.-L. Di Fabio et al. L’influence de la gestuelle sur la charge cognitive en contexte d’apprentissage des mathématiques Références Alibali, M. W. et DiRusso, A. A. (1999). The function of gesture in learning to count: More than keeping track. Cognitive development, 14(1), 37-56. https://doi.org/10.1016/s0885-2014(99)80017-3 Alibali, M. W. et Goldin-Meadow, S. (1993). Gesture-speech mismatch and mechanisms of learning: What the hands reveal about a child′s state of mind. Cognitive Psychology, 25(4), 468-523. https://doi.org/10.1006/cogp.1993.1012 April, J. (2010). L'importance du corps dans le développement de l'enfant. Revue préscolaire, 48(2), 21- 23. Baccino, T. (2002). Oculométrie cognitive. Dans G. Tiberghien (dir.), Dictionnaire des sciences cognitives (p. 202-203). Paris: Armand Colin. Bartholomew, J. B. et Jowers, E. M. (2011). Physically active academic lessons in elementary children. Preventive Medicine, 52, S51-S54. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2011.01.017 Baumeister, R. 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